* Gamblers bias (ошибка азартных игроков) - это ожидание того, что если, например, при игре в рулетку или в кости какое-то число долго не выпадало, то оно вот-вот должно выпасть. На самом деле, с точки зрения теории вероятностей, исход каждого следующего броска абсолютно случаен и никак не зависит от результатов предыдущих бросков. Representation bias (ощибка представительности) - это убежденность, что какая-то тенденция (или тренд) продолжится, потому что началась полоса везения/невезения, хотя на самом деле все происходит случайно и никакой закономерности нет. - Прим. пер.

** Эвристиками в психологии называют простые правила, которые люди применяют, чтобы принять рещения, не имея достаточной информации. Например, убежденность в том, что толстая книга - это умная книга - это эвристика объема. Эвристики иногда работают , а порой приводят к ошибкам. - Прим. пер.

*** Daniel Kahneman, Paul Slovic, and Amos Tversky. Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases. - Cambridge, England: Cambridge University Press, 1982.

ошибкой представительности (representation bias)*. На самом деле акции Johnson and Johnson падали 10 недель подряд. Но такого рода пример - это просто отдельный факт, который отнюдь не подтверждает точку зрения приверженцев суш,е-ствования трендов. Как писали в своей классической книге Judgment Under Uncertainty: Heuristics and Biases (Суждения в ситуации неопределенности: эвристики** и ошибки)*** психологи Даниэль Канеман, Пол Словиц и Амос Тверски, распространенная склонность оценивать вероятность события на основе того, насколько легко оно припоминается, ведет к разнообразным ошибочным суждениям и заключениям. Примером может служить оценка вероятности инфаркта у людей среднего возраста на основе припоминания того, что происходило с вашими знакомыми этого возраста. Вряд ли кто-то серьезно отнесется к подобным медицинским заключениям, но, когда люди рассуждают о рынке, они часто используют такую логику.

Для того чтобы доказать это утверждение, недостаточно данных о больших фармацевтических компаниях, потому что таких компаний слишком мало. Поэтому мы провели исследование динамики акций 10 крупнейших компаний, входяш;их в индекс NASDAQ, и 10 крупнейших компаний, входящих в

Таблица 3.4. Полосы роста/падения цен акций: изменение цены акций в последнюю неделю месяца в зависимости от изменений в первые три недели месяца

Неделя 1 Неделя 2 Неделя 3 Количество Средний рост/

наблюдений снижение в 4-ю неделю, %

индекс S&P 500 по показателю рыночной капитализации. Поскольку корпорации Intel и Microsoft были и в том, и в другом списке, мы анализировали данные по 18 компаниям: это недельные колебания цен с мая 1997 года по май 2002 года. Чтобы упростить тест и обеспечить однородность результатов, мы учитывали знак динамики (рост или спад цены) для акций каждой компании в каждую из первых трех недель месяца. В итоге выделили восемь типов ситуаций, приведенных в табл. 3.4. А потом проанализировали то, что происходило с акциями в последнюю неделю месяца. Средний рост/снижение и данные о количестве наблюдений представлены в табл. 3.4.

Можно сделать вывод, что акции, которые поднимались в первые три недели месяца, растут и в последнюю неделю и, наоборот, акции, цена которых падала три недели подряд, будут падать и в последнюю неделю. Таким образом, цена акций, повышавшихся в первые три недели, в последнюю неделю возрастет в среднем еш;е на 1,6%. Цена же акций, падавших в первые три недели, к концу месяца упадет еш;е на 1,4%. Самой удивительной оказалась динамика акций, которые вели

себя в первые три недели подобно маятнику, то повышаясь, то падая. Акции, которые падали в первую неделю, поднимались во вторую и снова падали в третью, в последнюю неделю дорожали на 2,8%.

Можно классифицировать восемь указанных выше групп акций в зависимости от того, была ли их динамика в первые три недели месяца последовательной или изменения были разнонаправленными. В каждой из групп и во всей выборке из 1047 наблюдений обнаруживается высокая вариативность. Средняя вариативность по всей выборке в последнюю четвертую неделю - 10%. Очевидно, что влияние случайного компонента велико.

Однако, если обобщить все наши вычисления и модели, можно сделать вывод, что рост доходности на 2,8% тех компаний, акции которых колебались в первые три недели вверх и вниз, нельзя приписать чисто случайным факторам. Случайная вероятность такого события примерно 1:20.

Напротив, для тех компаний, акции которых вели себя последовательно, повышаясь или понижаясь в цене все три первые недели, тенденция хотя и заметна, но не так достоверна - случайная вероятность такого события примерно 1:10.

Если обобщить все приведенные данные, можно утверждать, что убедительных доказательств существования устойчивых тенденций динамики рынка, которые подтверждали бы точку зрения сторонников теории тренда , не обнаружено. И академические исследования, и практические данные показывают, что тенденция возврата к среднему характерна для периодов любой продолжительности и для динамики как индивидуальных акций, так и средних, и индексов - словом, ее обнаруживают все данные, которые можно подвергнуть научному анализу. Отсюда наш вывод: модель поведения американского фондового рынка - это маятник, а не последовательный тренд или полоса .